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風(fēng)電葉片表面噴涂機器人噴涂工藝參數(shù)研究

發(fā)布時間:2020-04-03 20:03
【摘要】:在風(fēng)電葉片的生產(chǎn)過程中,噴涂作業(yè)仍然以手工噴涂為主,手工噴涂存在效率低下、涂料浪費嚴(yán)重、人工成本高、環(huán)境污染嚴(yán)重的問題,噴涂的自動化程度低,已嚴(yán)重制約了風(fēng)電葉片的生產(chǎn)。風(fēng)電行業(yè)相對于汽車等行業(yè)起步較晚,自動化噴涂方法的研究比較落后,相關(guān)理論體系還未建立。因此,本文著重從研究風(fēng)電葉片噴涂工藝參數(shù)出發(fā)來探索風(fēng)電葉片的自動化噴涂實現(xiàn)方法。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)建立葉片噴涂過程中的漆膜厚度增長模型。漆膜厚度增長模型是研究噴涂工藝參數(shù)的最主要的工具,因此,建立適用于風(fēng)電葉片噴涂的漆膜厚度增長模型是本文的主要內(nèi)容,也是研究噴涂工藝參數(shù)對葉片噴涂漆膜影響的基礎(chǔ),首先,對噴涂工藝進行分析,確定噴涂過程中影響噴涂效果的主要工藝參數(shù)。然后,對幾種經(jīng)典的漆膜增長模型進行深入地分析和對比得出各個模型的優(yōu)缺點。并最終選擇恰當(dāng)?shù)啬P蜑榛A(chǔ)來建立適用于風(fēng)電葉片噴涂的漆膜分布模型,將選取的工藝參數(shù)作為自變量引入到建立的漆膜增長模型中,通過數(shù)學(xué)分析的方法來研究工藝參數(shù)對噴涂涂層分布的影響。(2)利用噴涂模擬仿真來驗證建立的漆膜增長模型。通過ANSYS軟件進行噴涂模擬仿真,利用噴涂模擬仿真來代替噴涂實驗對建立的漆膜增長模型進行仿真驗證。首先利用三維軟件對葉片和噴槍進行三維建模,并將三維模型導(dǎo)入到ANSYA中進行前期處理,然后利用ANSYS中的Fluid進行風(fēng)電葉片的噴涂模擬仿真,將模擬葉片的噴涂過程得到漆膜的分布結(jié)果與漆膜增長模型的分布結(jié)果進行對比,驗證漆膜增長模型是否能夠有效地描述漆膜增長過程。(3)搭建實驗平臺進行噴涂試驗,并確定最優(yōu)參數(shù)。建立漆膜增長模型是為了求出的符合噴涂要求的工藝參數(shù)組合,為了確定最優(yōu)的工藝參數(shù)組合,需要搭建實驗平臺對各個工藝參數(shù)組合進行噴涂試驗,篩選出噴涂涂層分布最優(yōu)的工藝參數(shù)組合。實驗平臺是以直角坐標(biāo)機器人為主體來進行搭建的,在利用漆膜增長模型進行工藝參數(shù)求解之前,根據(jù)實驗平臺的設(shè)備參數(shù)以及人工噴涂的噴涂經(jīng)驗確定工藝參數(shù)的取值范圍,減小計算量。對利用漆膜增長模型得到的工藝參數(shù)設(shè)計實驗進行噴涂,對噴涂結(jié)果進行對比確定最優(yōu)的參數(shù)組合。
【圖文】:

風(fēng)電,歷年,葉片


著裝機量的增加,對風(fēng)機機組的產(chǎn)量需求尤其是對關(guān)鍵部件風(fēng)電葉片的需求量也會大幅度增加,隨之而來的是對葉片生產(chǎn)質(zhì)量的要求越來越高。圖1-1 我國歷年新增風(fēng)電裝機量圖Fig.1-1 Chinese new wind power installed capacity map over the years風(fēng)電葉片是風(fēng)電機組中最基礎(chǔ)和關(guān)鍵的部件之一,風(fēng)電葉片的生產(chǎn)成本占其總成本的1/5 左右。由于風(fēng)電葉片在風(fēng)機中所占的成本較高,因此,做好風(fēng)電葉片的防護工作使風(fēng)機具有更長的工作壽命就變得尤為重要。但是風(fēng)電機組的工作條件決定了風(fēng)電葉片在運行中很容易受到嚴(yán)峻的外界環(huán)境侵蝕,如圖 1-2 所示為風(fēng)電葉片在工作中受到的侵

示意圖,風(fēng)電,葉片,作業(yè)現(xiàn)場


噴涂是風(fēng)電葉片生產(chǎn)過程的最后一步,噴涂效果的優(yōu)良直接決定了葉片表面漆膜防護能力的優(yōu)良。而目前,國內(nèi)的風(fēng)電葉片噴涂自動化程度很低,噴涂作業(yè)仍然采用傳統(tǒng)的人工噴涂方式,如圖1-2 所示,為人工噴涂作業(yè)現(xiàn)場。圖 1-3 風(fēng)電葉片人工噴涂作業(yè)現(xiàn)場Fig.1-3 Wind power blade manual spraying operation site人工噴涂的方式雖然簡單,,但是工作效率低下,噴涂質(zhì)量跟工人的熟練程度有很大
【學(xué)位授予單位】:山東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP242;TM315

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本文編號:2613642

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